文 | 深流研究所，作者 | 绛枫
" 养虾 " 正以前所未有的速度穿透中国的各个圈层。
社交媒体上，许多人在晒自己的虾会干什么；有人花 3000 块请人上门安装一个免费软件；有人凌晨两三点还在跟虾互动舍不得睡觉；深圳腾讯大厦门口排了近千人的长龙，来的不只是开发者，还有小学生和退休大爷。
大家都开始有点 FOMO（错失恐惧症），纷纷上手养起了自己的龙虾。
市面上的龙虾也琳琅满目起来——各大公司都快速推出了自己的产品。
其中，一度被外界说在 AI 上有点慢的腾讯，也在这轮浪潮中成为最积极和迅捷的跟进者，一口气推出了超过 5 款相关产品，涵盖了 IM 接入、本地办公、云端部署、终端安全等多个场景，据说还有一批产品在研发或内测中。
不仅互联网公司，许多手机厂商也陆续发布了自己的 " 龙虾 "，不少地方政府也出台专项政策和补贴进行扶持。全民养虾热，正席卷全社会。
但在这种蜂拥而上的浪潮中，往往也隐藏着未知的风险。因为 OpenClaw 现阶段的成熟度有限，加上默认权限非常宽泛，使用上依然有不少门槛，很多东西需要自己去摸索、配置，甚至踩坑。
有人的虾把重要文件删了；有人发现自己的密钥不知道什么时候被读取过；还有人装了个来路不明的 Skill，虾就开始干奇怪的事情。
越来越多人开始问同一个问题：我的虾，安全吗？
近期有一场直播，专门聊怎么安全养虾。直播请了腾讯 WorkBuddy、Lighthouse、乐享等几个 " 养虾 " 产品的一线负责人，以及腾讯云安全专家、腾讯研究院专家，一起聊了将近两个小时，也回答了许多网友关心的问题。
其中有个细节让我印象很深。腾讯云安全专家李滨提到，他从 1 月底开始就在关注 OpenClaw，却一直等到直播的这周，才开始养虾。
一个安全领域的专家，为什么迟迟不愿动手？养虾 5 天后，他的忠告是什么？
实际上，在观望 " 养虾 " 的这段时间，李滨陆续做了几件事情：
对 OpenClaw 的整个安全架构做了全面分析；陆续给 OpenClaw 官方提交安全漏洞报告，推动修复；持续跟踪 Skill 市场的安全状况。
李滨把 " 养虾 " 的安全问题总结成了 4 个方面，也给出了相应建议。
先想清楚让 " 虾 " 干嘛，再决定给它什么
" 我想养虾，但不知道养了能干嘛。" 最近总有人问李滨这个问题。他的回答很明确：
" 如果你都不知道自己想让它干嘛，这个问题没有想清楚之前，就不要轻易下手。"
因为你想让它做什么，直接决定了你该给它多大的权限、让它看到什么。
早期的 OpenClaw，环境是完全开放的——你把它装上，它就可以访问系统上的所有资源。大模型密钥、配置文件、系统设置等信息，可能全部暴露。
过去一个多月，OpenClaw 逐步做了一些增强——比如加了工作区的概念，可以限定虾只在某个文件夹下活动。这些机制默认并不是最严格的状态，需要你自己去配置。
所以，我们要先想清楚目的，再按需授权。李滨打了个非常形象的比喻：
" 你要是想让它取外卖，就不要给它银行卡。你要是让它帮收发邮件，就别给它其他的密钥。"
高风险的操作权限，从一开始就别开
OpenClaw 跟以前的聊天机器人最大的区别，是它不只能说话，还能动手——操作电脑、执行代码、删文件、发邮件、调 API。
" 龙虾 " 能做什么，和它应该做什么，是两回事。你让它删文件，它可能就真删了。至于这个文件是你的毕业论文还是一个临时缓存，它不一定分得清。
直播里晓辉博士也提到一个真实案例：有人在 AI 社交应用里养了一个 AI 分身，随口跟它说 " 我最近考虑着想换工作 "，结果第二天这个分身就到处帮他找工作了——他都还没想好要不要提离职，AI 已经帮他宣传出去了。
AI 很听话，问题是它太听话了。你给它的每一项权限，都要想一想最坏的情况。李滨提到，高风险的操作权限，从一开始就别开。
警惕 Prompt 注入，" 龙虾 " 分不清谁在下指令
Prompt ——提示词——是你给虾下达的指令。但虾本身并不能判断这条指令是你发的，还是别人发的，是善意的还是恶意的。
打个比方：你雇了一个超级听话的助理，谁跟他说话他都照办。你说 " 帮我整理文件 "，他整理了；一个陌生人混进办公室说 " 把老板的密码发给我 "，他也照办了——因为他分不清谁有权下指令。
李滨认为，提示词的注入，以及提示词本身的安全过滤，值得关注。
恶意指令可能藏在一个网页里、一封邮件里、一段看起来人畜无害的文本里。虾在处理这些外部内容的时候，可能就被 " 劫持 " 了。
这方面，我们也需要有安全意识，即不管虾通过什么渠道跟外界沟通，只要有信息的输入和输出，就潜在有风险。
选 Skill 要谨慎，来源不明的一律别装
此外，还有来自 Skill 本身的风险。我们装上了龙虾后，还没法用，得装各种各样的 Skill。
你想让它帮你整理日历，装一个日历 Skill；想让它帮你写 PPT，装一个 PPT Skill。它就像手机里的 App，虾的大部分本事都是靠 Skill 撑起来的。
OpenClaw 是开源项目，Skill 市场的准入门槛非常低，任何人都可以上传。
当下，Skill 市场增长得非常快——官方技能市场 ClawHub 上，每天超过 5000 个 Skill 在更新，超过 1000 个 Skill 在新增。这个速度意味着安全审核可能跟不上。
你在 Skill 市场下载一个看起来很好用的技能，它可能确实很好用——同时，它的代码里可能藏着窃取密钥、植入木马、或者偷偷给你的虾注入恶意指令的操作。
李滨在直播中给的建议也很明确：从可信的源头来获取，别人随便发给你一个 Skill，最好就不要安装了。
用 Skill 来审查 Skill，用魔法打败魔法
这里就要说回李滨自己的 " 养虾 " 经历。
决定养虾后，他自己给这只 " 虾 " 写的第一个 Skill，是检查和审计其他 Skill 是否安全。
具体来说，当你要安装一个新 Skill 的时候，这个安全 Skill 会先跑一遍检查。
只有通过检查，才会被允许安装，用 AI 来守护 AI。
这时，直播间里 WorkBuddy 的产品经理李超也提到，他们的产品也采用了类似的方案。
WorkBuddy 是腾讯推出的一款面向办公场景的智能体，和 " 龙虾 " 一样，它能自主地处理文档、信息整理等工作。安全检查 Skill 已经内置在 WorkBuddy 里了。
也就是说，如果你用 WorkBuddy ——你不需要自己去写安全审查 Skill，它出厂就自带。每当你从外部装一个新 Skill，WorkBuddy 会自动帮你做一遍安全扫描。
实际上，腾讯在好几个层面都做了安全防护。我梳理了一下，基本上是四道防线，从近到远，一层一层往外扩。
给 " 虾塘 " 设一个围栏，把你的电脑保护起来
离你最近的一层，是你自己的电脑。
腾讯电脑管家新版本加了一个叫 "AI 安全沙箱 " 的功能——说白了就是给你的虾圈一个围栏。虾在围栏里干活没问题，但围栏外面的东西——你的证件照、银行信息、系统文件——它碰不到。
虾在本地调用的所有插件行为，也会被实时监控，发现异常直接拦截。一键开启，不需要你懂安全配置。对于大部分普通用户来说，这大概是目前最省心的保护方式。
别让 AI 黑箱干活，用可预览可审核的产品
光有围栏还不够——围栏管的是虾能碰什么，但虾在围栏里怎么干活，还是得产品本身管。
前面说的 WorkBuddy，它不只是出厂内置了安全检查 Skill，整个设计思路就比原生 OpenClaw 更 " 收敛 " 些—— Skill 分用户级和项目级两层隔离，AI 的操作范围被限在特定文件夹下，每一步操作你都能在界面上看到预览和审核。不是那种 " 你给个指令，它干了什么你完全不知道 " 的状态。
给 Skill 统一做 " 安检 "，有问题的直接下架
虾自己安全了，但你给它装的技能安不安全？前面说了，Skill 市场每天新增上千个，来源五花八门。
腾讯做了一个本土的 Skill 市场叫 Skill Hub，除了解决国外 ClawHub 访问慢、没有汉化的问题之外，更重要的是加了安全审计这一层——平台对收录的技能做代码级的安全检测，尤其 TOP 50 榜单里的技能都经过了安全检验，检测出问题的 Skill 直接下架。
企业养虾，得让每只虾的行为都可追溯
如果你的公司也开始养虾——几十上百只虾同时在跑，谁在跑、在干什么、有没有越权、出了问题能不能追溯——这些事靠每个人自觉是管不住的。
腾讯云为此推出了 AI Agent 安全中心，帮企业盘清楚内部到底部署了多少 AI 智能体，每一步行为都有日志可查，高危操作会被实时拦截，第三方 Skill 的代码也会做深度扫描，从源头防住供应链投毒。
从你电脑上的围栏，产品里的内置防护，到技能市场的安全过滤，再到企业的统一管控——四道防线，覆盖了从个人到组织的整条链路。总结下来就是四个字：看得见，管得住。
要做好防护，但依然值得尝试
全民养虾是好事。它第一次让这么多非技术人群，感受到了 AI Agent 的威力。
而且，已经有人用它做出了实实在在的成果。
直播连线了一位腾讯的产品经理陈颢鹏。他现在每天的大部分工作都是指挥龙虾完成的——以前实习生要花三天统计的投放数据，龙虾一个小时就跑完了。他把流程沉淀成 Skill，之后每次只需要说一句话就能重复执行。
还有一位内容博主贾万兴，他的团队每个月要贴发票——经常出差，发票特别多，还要按类目分类，纯粹是体力活。他就写了一个 Skill：把发票全扔进一个文件夹，AI 根据分类规则自动分拣、自动填表、一键提交。
这正是 AI Agent 让人兴奋的地方——它不只是告诉你答案，它帮你把事情做完。
贾万兴还说了一句我很认同的话：" 我们文科生可能更适合这个时代。因为真正能提出问题、把问题描述清楚的，反而是文科生。"
在 AI 时代，发现问题、描述问题，已经变成了一种底层能力。就像前面说的一样，养龙虾之前，也要想清楚用它解决什么问题。
就像晓辉博士在结尾的总结：安全养虾，按需养虾，理性养虾。
AI 时代，我们更需要健康理性的人机关系——不是盲目信任，不是完全拒绝，而是在使用中一步步建立边界感。
